L'organisation des services de soins est une tâche complexe et beaucoup de planification est nécessaire pour assurer leur bon fonctionnement. Développé par adiutaByte, un projet dérivé du Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing SCAI, adiuta.PLAN est un progiciel capable de créer automatiquement des plans et de prendre en compte des variables telles que les niveaux de trafic et les conditions météorologiques en temps réel. Le logiciel tient également à jour les plans pour tenir compte d'autres facteurs tels que la disponibilité du personnel. Ses algorithmes innovants sont le parfait remède à la grave pénurie de ressources de soins.

Tous les jours, les entreprises produisent des plans manuels qui sont ensuite adaptés tout au long de la journée, coûtant beaucoup de temps et d'efforts. Il peut s'agir d'une liste de services pour un hôpital, planification de flotte pour une entreprise de livraison de colis, planification des rayons dans un entrepôt, ou encore une liste de services pour les soins ambulatoires. Dans ce cas, le prestataire de soins doit faire de son mieux pour répartir le travail entre les soignants en service. Bien qu'il existe déjà des outils sur le marché pour aider les prestataires de soins dans cette tâche fastidieuse, aucun d'entre eux n'est en mesure de vérifier si la liste de services est réellement réalisable une fois le plan élaboré. Ce qu'ils n'offrent pas, c'est une solution capable de générer et d'optimiser automatiquement des plans. C'est l'espace comblé par adiutaByte, un projet dérivé de Fraunhofer SCAI, et son logiciel adiuta.PLAN, qui résout des problèmes d'optimisation complexes avec de nouvelles approches algorithmiques, accompagner les soignants dans la planification quotidienne des parcours de soins et les aider à affecter les soignants aux patients. Des secteurs tels que la logistique et la gestion des entrepôts devraient également bénéficier de la solution.

Quatre personnes travaillent actuellement dans l'équipe d'adiutaByte. Le spin-off est prévu pour le premier semestre 2019, et reçoit un financement de la Fraunhofer-Gesellschaft dans le cadre du programme Fraunhofer INNOVATOR ainsi que par l'intermédiaire de Fraunhofer Venture. Le chef d'équipe, le Dr Dustin Feld, explique l'approche qui contribue au succès d'adiuta.PLAN :« Nous combinons une gamme d'approches algorithmiques, en s'appuyant sur des techniques de clustering et des méthodes d'intelligence artificielle. Les algorithmes conventionnels isolés ou la modélisation mathématique en boucle fermée ne suffisent pas dans les scénarios dans lesquels un système doit réagir de manière dynamique à des événements imprévisibles tels que les embouteillages, barrages routiers ou absences du personnel." En utilisant un mélange unique d'algorithmes, la solution adiuta.PLAN surveille en temps réel les données de déplacements et météo, et en tient compte dans sa planification.

Différentes applications nécessitent des solutions personnalisées. L'objectif peut être de proposer aux aidants un horaire qui leur garantisse une journée sans stress, ou ce pourrait être un plan serré exécuté avec une précision militaire. La solution offre un choix d'itinéraires - les plus rapides, le plus court et le plus économique. Si le plan choisi peut être optimisé d'une autre manière, adiuta.PLAN affichera également des alternatives et des suggestions possibles.

Par exemple, la fermeture d'une route ou d'un pont peut perturber toute une liste de services. Dans un tel scénario, la priorité est de mettre à jour automatiquement le plan le plus rapidement possible et de comparer le plan prévu à la situation réelle. D'autres facteurs jouent également un rôle clé dans l'optimisation, y compris les qualifications des employés, préférences des clients, absences du personnel et type de véhicule. « Si un patient a une préférence particulière pour un soignant en particulier, nos algorithmes en tiendront automatiquement compte, " dit Feld.

La nouvelle solution automatisée offre un grand potentiel d'optimisation et d'économies, tant en termes de temps que d'administration, comme l'équipe de recherche l'a démontré avec succès lors de tests effectués pour le compte d'une équipe de soins de 20 personnes gérée par l'organisation humanitaire Johanniter. "Normalement, il faut deux heures chaque matin aux responsables de l'équipe soignante pour dresser un plan pour les 20 soignants. Avec notre solution, il leur suffit d'approuver la proposition de plan générée automatiquement, ", explique l'informaticien. Le temps nécessaire aux soignants pour se rendre aux rendez-vous et en revenir a également été réduit de dix pour cent.

Le machine learning est un autre outil qui peut être utilisé pour augmenter encore le potentiel d'optimisation :« Prenons l'exemple du prélèvement d'un échantillon de sang. Nous savons que le temps de réalisation de la tâche peut très bien varier en fonction du soignant et du patient. une période plus longue, les algorithmes peuvent apprendre combien de temps cela prend habituellement, ce qui signifie que les futures listes de service reflètent plus fidèlement la réalité de la situation, " explique Feld.

adiuta.PLAN peut être intégré dans des solutions logicielles existantes et, tout d'abord, fournit les algorithmes de base, afin que les utilisateurs puissent continuer à travailler dans leur environnement préféré. Les prestataires de soins peuvent gérer la cible d'optimisation et la hiérarchisation via une série de contrôleurs et de boutons. adiutaByte peut également fournir des interfaces utilisateur personnalisées à la demande du client. Les applications mobiles permettent aux aidants d'accéder directement au plan lors de leurs déplacements.